随机信号分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:293

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出版时间:2008-11

价格:32.00元

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isbn号码:9787118059199

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• 随机过程
• 信号处理
• 随机信号
• 通信原理
• 概率论
• 数学物理
• 系统分析
• 滤波理论
• 信息论
• 统计信号处理

随机信号分析：拨开信号的迷雾，洞悉混沌的规律 在这个信息爆炸的时代，我们身处的现实世界充斥着各种各样、瞬息万变的信号。从通信系统中穿越电磁波的编码信息，到生物医学领域跳动的心电图，再到经济市场剧烈波动的股价，无一不呈现出随机、难以预测的特性。如何才能有效地理解、描述和操控这些“不确定”的信号，从中提取有价值的信息，是众多学科面临的共同挑战。 《随机信号分析》一书，正是为了解答这一难题而生。它并非一本描绘虚幻世界的奇幻小说，也不是一本探讨深奥哲理的思想随笔。相反，它是一本聚焦于科学与工程领域核心问题的严谨学术著作，旨在为读者构建一套系统而强大的分析工具，使我们能够深入理解并驾驭那些看似杂乱无章的随机信号。 书中，我们将从最基础的概率论概念出发，循序渐进地深入到随机信号的分析范畴。从概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）这类描述随机变量行为的基本工具，到期望值、方差和矩等量化其统计特性的关键指标，读者将逐步建立起对随机性数学描述的直观认识。我们不会停留在理论的层面，而是会结合实际应用，展示这些概念在不同领域的应用场景，例如金融风险评估中的概率模型，或者质量控制中参数的统计推断。 接着，本书将重点阐述随机过程这一核心概念。随机过程是对随时间变化的随机现象的数学模型，它将单一的随机变量扩展到了一个随时间演变的随机函数族。我们将详细介绍平稳随机过程（包括宽平稳和严平稳），分析其统计特性不随时间变化时的简化处理方法，以及遍历性的概念，它允许我们通过观测一个随机过程的长时间样本来推断其整体统计特性。理解随机过程的统计特性，是分析动态系统中信号行为的关键。 本书的另一重要组成部分是随机信号的谱分析。傅里叶变换为我们分析确定性信号的频率成分提供了强大的手段，而谱分析则将这一思想延伸到了随机信号。功率谱密度（PSD）将成为我们分析随机信号在不同频率上能量分布的核心工具。我们将学习如何计算和解释功率谱密度，了解其在通信系统中的抗干扰能力分析、噪声特性研究以及振动信号故障诊断中的重要作用。此外，我们还将探讨互功率谱密度（CPSD），用于分析两个随机信号之间的频率关联性，这在系统辨识和信号去噪等领域至关重要。 在分析随机信号的统计特性时，相关性扮演着举足轻重的角色。本书将深入探讨自相关函数和互相关函数。自相关函数揭示了信号自身在不同时间延迟下的相似性，它能够反映信号的周期性、平稳性以及是否存在某种内在结构。互相关函数则用于衡量两个不同信号之间的线性关联程度，它在信号检测、同步以及干扰抑制等应用中发挥着不可替代的作用。我们将学习如何利用这些函数来识别信号中的周期成分，以及从噪声背景中提取微弱信号。 为了更好地理解随机信号的生成机制和传播过程，本书还将介绍线性系统与随机信号的结合。当随机信号通过一个线性时不变（LTI）系统时，输出信号的统计特性将如何变化？我们将利用卷积和谱分析的理论，推导出输入信号的功率谱密度如何经过系统传递函数转化为输出信号的功率谱密度。这对于设计滤波器、分析信道特性以及优化系统性能至关重要。 此外，本书还会涉及信号的采样这一在数字信号处理中不可避免的问题。随机信号经过采样后，其特性是否会被保留？奈奎斯特定理将在这里被重新审视，强调在采样过程中避免混叠的重要性，以及如何通过选择合适的采样率来忠实地表示原始随机信号。 本书的编写风格力求严谨而清晰，理论推导扎实，同时辅以丰富的例题和应用分析，帮助读者将抽象的数学概念与实际工程问题紧密联系起来。我们相信，通过学习《随机信号分析》，读者将能够： 准确描述和量化随机信号的统计特性。 理解随机信号在不同系统中的行为和演变规律。 掌握分析和处理随机信号的有效方法和工具。 提升在通信、控制、雷达、生物医学工程、金融分析等众多领域解决实际问题的能力。 无论您是相关专业的学生、科研人员，还是在工程实践中需要处理大量不确定信号的工程师，《随机信号分析》都将是您不可或缺的参考指南。它将帮助您拨开信号的迷雾，洞悉混沌的规律，从而在复杂的现实世界中做出更明智的决策，实现更优化的系统设计。

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关于这本深入探讨现代信号处理算法的书，我必须说，它的广度和深度都令人印象深刻。作者在时频分析领域的处理尤其出色，从经典的傅里叶变换到小波变换，再到后来的短时傅里叶变换（STFT）和Wigner-Ville分布，每一个工具的引入都伴随着对它们适用场景和局限性的深刻剖析。最让我受益匪浅的是关于自适应滤波器的部分，特别是LMS和RLS算法的推导和收敛性分析，作者用一种非常清晰的迭代方式展示了这些算法是如何在噪声环境中不断优化自身权重的。书中的图示非常丰富，对于理解高维空间中的信号投影和滤波器的响应特性起到了关键作用。虽然有些地方的矩阵运算略显繁复，但作者总能及时提供一个直观的物理意义解释，这极大地帮助我消化了那些复杂的数学表达。对于任何想要从事语音识别、雷达信号处理或者医学影像增强等领域研究的人来说，这本书提供了无可替代的基础和前沿视角，它不仅仅是教科书，更像是一份详尽的算法设计手册。

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我对这本讲解图像处理和计算机视觉基础的教材印象极其深刻，它成功地平衡了底层算法的数学严谨性和上层应用的直观性。作者在介绍卷积神经网络（CNN）之前，花了大量的篇幅来铺垫传统的滤波、边缘检测和特征提取方法，这使得读者能够清晰地看到深度学习是如何在吸收和超越传统方法的。特别值得称赞的是关于图像恢复和重建的章节，比如迭代反卷积和压缩感知（Compressed Sensing）的介绍，作者将稀疏表示理论与采集效率紧密地联系起来，提供了一种全新的视角来看待信息采集的效率问题。书中的算法伪代码清晰明了，即便不使用特定的编程库，读者也能自己动手实现核心功能。此外，它对噪声模型和图像质量评价标准的讨论也十分到位，让人明白“好”的图像处理结果绝不仅仅是视觉上的美观，更是统计学意义上的优化。总而言之，这本书提供了一个从像素到场景理解的完整知识框架，非常适合希望系统性进入视觉计算领域的学习者。

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这本关于信息论和编码的书，简直是打开了理解现代通信系统的金钥匙。作者的叙述方式非常直观，对于那些初次接触香农定理和信道容量概念的读者来说，绝对是一次酣畅淋漓的学习体验。他没有仅仅停留在数学公式的推导上，而是深入浅出地解释了这些理论在实际应用中的意义，比如如何最大化数据传输速率同时保证可靠性。特别是关于信源编码和信道编码的章节，讲解得极为透彻，对比了霍夫曼编码、算术编码与卷积码、Turbo码等先进技术，使得读者能够清晰地看到从理论到工程实践的完整路径。书中的实例设计得非常巧妙，不仅仅是理论的重复，更多的是对各种工程约束条件的考量，让人在解决问题的过程中不断加深对底层原理的理解。读完之后，感觉自己对如何设计高效、健壮的数字通信系统有了一种全新的、更为坚实的认识，那种豁然开朗的感觉是其他一些侧重于纯数学证明的书籍所无法比拟的。这本书无疑是通信工程专业学生和相关领域工程师案头必备的工具书。

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这部关于最优控制理论的专著，风格严谨而精炼，像一位经验丰富的大师在娓娓道来，但每一个字都掷地有声。它不像许多入门书籍那样试图用过于简化的例子来掩盖复杂性，而是直面了随机系统下的动态规划难题。特别是关于马尔可夫决策过程（MDP）和随机最优控制的章节，作者对贝尔曼方程的推导过程展现了一种数学上的优雅性。它要求读者必须具备扎实的概率论和线性代数基础，但一旦跟上作者的思路，你会发现复杂的随机性是如何被严密地纳入控制框架之中的。书中对随机过程（如布朗运动和伊藤积分）在控制论中的应用阐述得极为细致，这对于理解金融工程或机器人路径规划中涉及的不确定性处理至关重要。它没有过多关注具体的工程实现细节，而是着重于最优性的数学定义和求解框架的构建。读完后，我对“最优”二字的理解从一个模糊的概念，转变成了一套严谨的数学优化问题，这对我后续处理复杂系统设计决策非常有启发。

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我最近翻阅的这本关于电磁波传播与天线设计的书籍，简直是工程物理结合的典范。作者对麦克斯韦方程组的阐述有一种独特的“画面感”，他不是简单地罗列偏微分方程，而是通过对边界条件的讨论，将电磁场在不同介质中的行为描绘得栩栩如生。关于传输线理论的部分，从集总参数模型过渡到分布参数模型（史密斯圆图的运用），讲解得极其流畅，让人真正理解了阻抗匹配的精髓所在，而不仅仅是记住如何查图。更让我惊喜的是，书中对天线阵列理论的覆盖，特别是相控阵雷达中的波束形成技术，不仅给出了理论推导，还结合了实际应用中的杂散抑制和扫描限制等工程难点进行了探讨。文字风格上，它显得非常务实，每一个公式的出现都紧密服务于解决一个具体的物理问题，没有丝毫的冗余。这本书让原本感觉枯燥的场论变得具体可感，是射频工程师和微波技术人员必备的“内功心法”。

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